L’intelligence artificielle, c’est un peu comme la préservation de l’environnement, chacun a un rôle à y jouer. Pour progresser vite et bien dans la conception de produits et de solutions nouvelles, le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle requiert de la co-construction. Bâtir ensemble des technologies qui aideront demain à la préservation des ressources commence par s’associer aux travaux. C’est une occasion pour les entreprises de mettre un pied dans un monde qu’elles continuent, pour beaucoup d’entre elles, à observer avec incrédulité.

 

L’IA entre perception et adoption

Considérez que tous les processus industriels peuvent être optimisés avec l’intelligence artificielle. Processus industriels au sens très large du terme, tertiaire y compris, jusqu’au marketing, en passant par la santé, le conseil, la finance…

Mais l’intelligence artificielle souffre de l’image science fictionnelle que la littérature, l’industrie du cinéma et les démonstrations atypiques issues de la recherche notamment militaire lui ont donnée. Il n’est pas un décideur qui remettrait en doute l’impact de l’IA sur le futur économique, mais combien sont-ils à en faire réellement l’expérience ?

« Chez Huawei nous avons pleinement conscience de cet écart, entre perception et adoption. Nous investissons massivement dans les nouvelles infrastructures permettant de porter demain l’IA à de très hauts niveaux mais nous savons aussi que le pragmatisme s’impose quand il s’agit de crédibilité et de faisabilité. Il faut pouvoir démontrer ce que l’IA apporte dès maintenant à l’entreprise » explique Michel Reguiai Directeur Solutions Datacomchez Huawei.

 

La maturité de l’IA en question

Il n’existe aucune définition formelle de l’IA, adoptée de tous. Chacun voit dans ces technologies un degré particulier d’intelligence ou de maturité injecté dans le produit ou la solution. Reste que la fourchette est sans aucun doute plus grande encore que ce que nous pouvons imaginer. A mesure que l’on progresse sur l’IA, l’on améliore les solutions du marché. Un exemple particulièrement parlant est le secteur des opérateurs de réseaux. Dans ce domaine, la maintenance, l’énergie et l’efficacité de l’utilisation des ressources (OPEX) représentent 3 à 4 fois le montant des investissements initiaux (CAPEX). Les algorithmes d’intelligence artificielle sont capables de générer d’importantes économies sur ces postes, par l’effet de diagnostics avancés et de systèmes de suivi de qualité clients sur les réseaux. A termes, ces algorithmes sauront auto-corriger les failles avant même qu’elles ne se réalisent.

L’intelligence artificielle apporte l’agilité qui manque encore cruellement à l’ensemble de nos process, laquelle se traduit par une fluidité de l’allocation ou de la réallocation des ressources, qu’il s’agisse de réseaux, d’énergies, de débit ou de capacités.

Ainsi, de nouvelles fabriques de commutation très haut débit reposent sur des algorithmes qui transforment la façon dont les informations transitent dans un centre de données et favorisent en cela le développement du big data.

 

Mettre l’emphase sur le software

Si le hardware a toute son importance, l’intelligence artificielle repose d’abord sur de l’intelligence logicielle. C’est bien le logiciel et la manière d’implémenter, différemment, des modules d’IA, qui contribuent à anticiper une panne, à gérer proactivement une ressource, à optimiser les dépenses d’énergie et à s’affranchir des contraintes de provisionnement.

Nous sommes dans le monde du software, or coder l’IA reste encore, pour de larges pans, à apprendre. Pour atteindre ce possible infini, il demeure essentiel de poser le cadre et l’infrastructure requis ainsi que les investissements à réaliser pour y parvenir. « Nous travaillons depuis de nombreuses années sur ces infrastructures et nous considérons comme indispensable de les partager. En matière d’IA, on ne peut pas partir de zéro. On ne réussit que si l’on co-construit. C’est la raison pour laquelle nos plateformes sont ouvertes, à l’ensemble de nos partenaires et plus largement aux entreprises intéressées. C’est aussi ce qui nous permet d’y croire chaque jour ».

Intelligence artificielle, big data, IoT, si des use casessont en cours, c’est en ordre très dispersé, sur un marché qui se structure lentement. Alors concrètement, que faudrait-il faire ? Laissons aux grands acteurs le soin de mettre en place les lourdes infrastructures nécessaires, mais le tissu industriel et entrepreneurial peut (voire doit) se saisir des occasions qui lui sont offertes de contribuer aux travaux en chantier. Il n’y a pas de miracle. Plus on déverse de la donnée certifiée et anonymisée, plus les algorithmes développés se montreront pertinents.

Système participatif et itératif, le développement de l’intelligence artificielle participe de lui-même à sa démocratisation.

 

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